基于群Monte Carlo的大气噪声二维模型参数估计

为解决多天线最佳接收下的多维非高斯噪声参数估计问题,提出了基于群蒙特卡洛的大气噪声二维模型参数估计方案,通过联合设计蒙特卡洛马尔科夫链和优化重要性重采样算法,实现噪声模型的全局最优参数估计。针对该算法高强度运算需求,在GPU平台上对核心运算作细粒度并行计算处理并优化设计,使运算速度大幅提升,以满足实时处理要求。仿真实验结果表明,该算法迭代收敛快,精度高,各参数估计相对误差普遍小于0.02,最大相对误差可控制在0.05以内,运算速度较传统计算有大幅度的提高,可充分满足低频通信系统中实时计算的要求。